CN106788089A - 用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，通过采用编码器，获知转子位置，并且传给速度控制环；速度控制环采用预测PI联合控制器、重复控制器以及非线性自适应反馈观测器结合的并联形式，电动启动时采用预测PI联合控制器与重复控制器并联的形式，同时编码器将连续的两次采样值带入预测PI联合控制器的预测域中，当电动车进入稳定运行时切换至重复控制器与非线性自适应反馈观测器并联的形式，随后，将速度控制环输出信号传输给电流控制环。本发明将预测PI联合控制、非线性自适应观测控制、重复控制以及矢量控制结合在一起，提高了电动汽车驱动系统的稳定性、精确度和动态响应能力，实现对电动汽车运行过程中的脉动抑制。

Description

用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法

技术领域

本发明涉及一种用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法。将预测PI联合控制器、非线性自适应反馈观测器、重复控制器以及矢量控制相结合的控制方法。

背景技术

电动汽车是指以车载电源为动力，用电机驱动车轮行驶，符合道路交通、安全法规各项要求的车辆。由于对环境影响相对传统汽车较小，其前景被广泛看好，其发展是石油危机及人们对环境要求的必然产物。与内燃机汽车相比，电动汽车是以车载电源为动力，用电动机驱动车轮行驶，且满足道路安全法规对汽车的各项要求的车辆。制约电动汽车行业发展的关键问题是一次充电续驶里程和价格。目前在车载蓄电池技术未能突破的条件下，电动汽车的电驱动系统的性能便成为解决这一关键问题的重要因素。这就要求电动汽车电驱动系统应具有尽可能高的可靠性及在整个电动汽车驱动范围内具有尽可能高的效率。

初级永磁型磁通切换电机具有永磁电机的高功率密度和感应电机定子结构简单的双重优点，且定子仅由导磁铁心组成，因此在电动车领域中使用，具有一定的优势，但该类电机的定位力矩、参数扰动以及摩擦力等非线性因素造成的转矩波动直接反映到电机转子及伺服控制器上，引起电动汽车运行过程中的振动噪声，从而造成机械损伤。其中电机的定位力是由于永磁磁场的存在，转子和定子的双凸极结构相互作用引起，虽然永磁型磁通切换电机具有初级永磁结构带来的性能优势，但该类电机双凸极的结构本质造成定位力矩较高的缺点。

发明内容

为了克服电动汽车驱动控制系统中出现的因电机定位力矩、摩擦力及参数变化等不确定性因素引起的转矩波动，从而造成系统不稳定、控制精度差和动态响应能力低等问题，本发明提供一种用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，将预测PI联合控制器、非线性自适应观测器、重复控制以及矢量控制结合在一起，提高了电动汽车驱动系统的稳定性、精确度和动态响应能力，实现对电动汽车运行过程中的脉动抑制。

本发明的技术解决方案是：

一种用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，通过采用编码器，获知转子位置，并且传给速度控制环；速度控制环采用预测PI联合控制器、重复控制器以及非线性自适应观测器结合的并联形式；具体为：

电动启动时采用预测PI联合控制器与重复控制器并联的形式，同时编码器将连续的两次采样值带入预测PI联合控制器的预测域中；

当电动车进入稳定运行时切换至重复控制器与非线性自适应观测器并联的形式，将速度控制环的出信号传输给电流控制环，电流控制环根据速度控制环的传输信号产生相应的转矩，控制电动汽车的平稳运行。

进一步地，位置检测单元将连续采样的两个位置与速度信号作为预测PI联合控制器的输入，由预测PI联合控制器作用及时跟踪扰动信号。

进一步地，电动汽车启动时，首先对位置和速度进行检测，将相邻的位置检测差值和速度值，作为预测控制器的输入参数，确定PI参数，分析出速度收敛系数k_P和位置收敛系数k_i对系统输出特性的影响，建立速度收敛系数k_P和位置收敛系数k_i两个参数与速度值v及位置检测差值x_c之间的模糊关系，即预测控制规则矩阵表；

在控制系统中不断检测速度值v和位置检测差值x_c，再根据预测控制规则进行预测，查询预测控制规则矩阵表对参数速度收敛系数k_P和位置收敛系数k_i进行在线调整，以满足不同速度值v和位置检测差值x_c对PI控制参数的要求。

进一步地，当电动汽车稳定运行后，预测PI整定控制器退出，由基于非线性反馈的重复控制器单独作用，每一次速度档位变化时，预测PI整定控制器自动启用，速度稳定时刻退出。

进一步地，重复控制器采用由动态补偿器B(s)、时滞环节e^-τs以及低通滤波器Q(s)组成的插入式重复控制器，用C_r(s)表示；位置给定信号为R(s)，重复控制器的传递函数为：

进一步地，已知电动汽车驱动电机测量的时变干扰信号x是电机的位置信息，g(x)是随电机位置变化的扰动信号，是参数化不确定性干扰信号，r(x,t)是非参数化不确定性。则，非线性自适应反馈观测器即如下：

是的估计，是不确定性r(x,t)的估计，即

其中，k_o为时变干扰信号系数；ω^j＝μ/j^l，μ和l是给定正常数，j为周期数，由于公式(3)可以看出，使误差界随周期数的增加而递减，同时设置0<k₀<1，使界的估计值控制在较小的范围内，保证系统的全局渐近稳定性。本发明的有益效果是：

一、由于PI控制对于被控对象参数变化的适应性有限，被控对象参数发生变化时或受到各种非线性不确定扰动的作用时，控制系统的控制性能将变坏。为减少数字PI参数整定的麻烦，克服环境变化或扰动作用造成的系统性能降低，本发明采用预测规则对PI参数进行自调整，实现系统的最佳控制。速度环中的预测PI联合控制器及重复控制器并联在控制系统，当系统出现扰动时，可以立即跟踪误差，因此可对扰动及时抑制，无滞后现象。

二、本发明通过设计重复控制器对定位力引起的推力波动进行抑制；随后设计非线性自适应反馈观测器，对因摩擦力及参数变化等不确定性因素引起的推力波动进行补偿，同时使逼近误差随周期数的累加而呈现减小的趋势。

三、本发明所设计的控制器对定位力矩扰动具有抑制作用，实现了周期性输入信号的快速跟踪，有效地降低电动汽车运行时的速度脉动，同时加入预测PI联合控制器解决了重复控制滞后一个参考周期的现象。

附图说明

图1是实施例中预测PI联合控制和重复控制相结合的复合控制结构框图。

图2是实施例中隶属度函数的示意图。

图3是实施例中参数速度收敛系数k_P和位置收敛系数k_i的预测推理规则表，其中，表1为k_P的预测推理规则表，表2为ki的预测推理规则表。

图4是实施例中重复控制器的结构框图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。

实施例

一种用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法结合重复控制器、预测PI联合控制器以及非线性自适应反馈观测器对电动汽车驱动系统的速度脉动进行抑制。

电动汽车启动时刻，当收到启动指令后，速度环中的预测PI联合控制器及重复控制器并联在控制系统的前向通道中，共同对系统的输出产生影响。当系统处于稳态运行状态时，系统的跟踪误差小，预测PI联合控制器的控制作用很小，基本不对系统产生影响，这时系统运行所需的控制作用多数由重复控制提供。当系统出现扰动时，由于有一个参考周期的延时，重复控制器的输出不发生变化，但预测PI控制器却感受到跟踪误差的突变并能立即产生调节作用。随着误差的减小，预测PI联合控制器的控制作用逐渐减弱，直至系统达到新的稳定运行状态。

电动汽车稳定运行过程中，采用了重复控制器与非线性自适应反馈观测器并联的控制策略。通过设计重复控制器对定位力矩引起的转矩波动进行抑制；随后设计非线性自适应反馈观测器，对因摩擦力及参数变化等不确定性因素引起的转矩波动进行补偿，同时使逼近误差随周期数的累加而呈现减小的趋势，保证了系统的全局渐近稳定性。

该种用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，如图1，通过采用编码器，获知转子位置，并且传给速度控制环；速度控制环采用预测PI联合控制器、重复控制器以及自适应非线性观测反馈控制器结合的并联形式；具体为：

电动启动时采用预测PI联合控制器与重复控制器并联的形式，同时编码器将连续的两次采样值带入预测PI联合控制器的预测域中；具体如下：

电动汽车启动时，首先要对其位置和速度进行检测，将相邻的位置检测差值和速度值，作为预测控制器的输入参数，从系统的稳定性、响应速度、超调量和稳态精度等方面找出PI参数，分析出k_P和k_i对系统输出特性的影响(k_p为速度收敛系数，k_i为位置收敛系数)建立k_P和k_i两个参数与速度值v及位置检测差值x_c之间的模糊关系。在控制系统中不断检测v和x_c，再根据预测控制规则进行预测，查询预测矩阵表对参数k_P和k_i进行在线调整，以满足不同v和x_c对PI控制参数的自整定要求，从而使被控对象具有良好的动静态性能。

具体规则如图2所示，横坐标速度值v的共分为6个档位，即1～6档，纵坐标位置检测差值x_c，差值范围为0～1，建立k_P和k_i两个参数与速度值v及位置检测差值x_c之间的预测关系如图3中表1、表2所示。

例如，通过位置传感器对电动车驱动电机的位置进行两次检测(一次检测为两个连续的采样周期的两个测量数值，第二次检测与第一次检测相差3个采样时间)，同时求得两次误差，判断处于图2中的上升沿，还是下降沿，确定电机处于加速过程(下降沿)，还是减速过程(上升沿)。同时记录两次的误差值分别为e₁，e₂。确定x_c的位置处于区间，即P_1on、P_1off、P_2on、P_2off、P_3on、P_3off、P_4on、P_4off、P_5on、、P_5off、P_6on、P_6off，同时结合速度v根据表1和表2确定k_P和k_i的取值。

当电动车进入稳定运行时切换至重复控制器与非线性自适应反馈观测器并联的形式，将速度控制环的出信号传输给电流控制环，电流控制环根据速度控制环的传输信号产生相应的转矩，控制电动汽车的平稳运行。

考虑到电机初次级双凸极结构引起与位移相关的定位力和电机运动时形成周期性波动，因此把重复控制器引进电动汽车驱动系统十分必要，以达到抑制周期干扰的目的，本发明选择的重复控制器如图4所示。由动态补偿器B(s)、时滞环节e^-τs以及低通滤波器Q(s)组成的重复控制器(虚线部分)用C_r(s)表示；串联补偿器为C(s)，电机模型为P(s)，可采用相位超前滞后补偿，满足系统内部稳定性的要求；另外，位置给定信号为R(s)；周期干扰信号周期为τ；扰动信号为D(s)。整理后可以得到改进型插入式重复控制器的传递函数，即

进一步地，已知电动汽车驱动电机测量的时变干扰信号x是电机的位置信息，g(x)是随电机位置变化的扰动信号，是参数化不确定性干扰信号，r(x,t)是非参数化不确定性。则，非线性自适应反馈观测器即如下：

是的估计，是不确定性r(x,t)的估计，即

其中，k_o为时变干扰信号系数；ω^j＝μ/j^l，μ和l是给定正常数，j为周期数，由于公式(3)可以看出，使误差界随周期数的增加而递减，同时设置0<k₀<1，使界的估计值控制在较小的范围内，保证系统的全局渐近稳定性。

Claims (6)

1.一种用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，其特征在于：通过采用编码器，获知转子位置，并且传给速度控制环；速度控制环采用预测PI联合控制器、重复控制器以及非线性自适应反馈观测器结合的并联形式；具体为：

电动启动时采用预测PI联合控制器与重复控制器并联的形式，同时编码器将连续的两次采样值带入预测PI联合控制器的预测域中；

当电动车进入稳定运行时切换至重复控制器与非线性自适应反馈观测器并联的形式，将速度控制环的输出信号传输给电流控制环，电流控制环根据速度控制环的输出信号产生相应的转矩，控制电动汽车的平稳运行。

2.如权利要求1所述的用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，其特征在于：位置检测单元将连续采样的两个位置与速度信号作为预测PI联合控制器的输入，由预测PI联合控制器作用及时跟随扰动信号。

3.如权利要求1所述的用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，其特征在于：电动汽车启动时，首先对位置和速度进行检测，将相邻的位置检测差值和速度值，作为预测控制器的输入参数，确定PI参数，分析出速度收敛系数k_P和位置收敛系数k_i对系统输出特性的影响，建立速度收敛系数k_P和位置收敛系数k_i两个参数与速度值v及位置检测差值x_c之间的模糊关系，即预测控制规则矩阵表；

在控制系统中不断检测速度值v和位置检测差值x_c，再根据预测控制规则进行预测，查询预测控制规则矩阵表对参数速度收敛系数k_P和位置收敛系数k_i进行在线调整，以满足不同速度值v和位置检测差值x_c对PI控制参数的自整定要求。

4.如权利要求1-3任一项所述的用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，其特征在于：当电动汽车稳定运行后，预测PI联合控制器退出，由并联非线性自适应反馈观测器的重复控制器单独作用，每一次速度档位变化时，预测PI联合控制器自动启用，速度稳定时刻退出。

5.如权利要求1-3任一项所述的用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，其特征在于：重复控制器采用由动态补偿器B(s)、时滞环节e^-τs以及低通滤波器Q(s)组成的重复控制器，用C_r(s)表示；位置给定信号为R(s)，重复控制器的传递函数为：

$C_r\left(s\right)=\frac{1-Q\left(s\right)e^{-\mathrm{\&tau;}s}+Q\left(s\right)B\left(s\right)e^{-\mathrm{\&tau;}s}}{1-Q\left(s\right)e^{-\mathrm{\&tau;}s}}---\left(1\right).$

6.如权利要求1-3任一项所述的用于电动汽车驱动系统的速度脉动抑制方法，其特征在于：已知电动汽车驱动电机测量的时变干扰信号x是电机的位置信息，g(x)是随电机位置变化的扰动信号，是参数化不确定性干扰信号，r(x,t)是非参数化不确定性。则，非线性自适应反馈观测器即如下：

是的估计，是不确定性r(x,t)的估计，即

$\hat{r}(x,t)=k_{o}v\left(x\right)sign\left(x\right)|x{|}^{{\mathrm{\&omega;}}^j},j=1,2,3...---\left(3\right)$

其中，k_o为时变干扰信号系数；ω^j＝μ/j^l，μ和l是给定正常数，j为周期数，由公式(3)可以看出，使误差界随周期数的增加而递减，同时设置0<k₀<1，使界的估计值控制在较小的范围内，保证系统的全局渐近稳定性。